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大模型阉割的几种手段
很遗憾,砂糖一年前的预言又一次印证了——力大砖飞的满血超大杯模型正在逐渐失宠。用户们逐渐认识到小型模型结合合理的优化策略(例如CoT、深度思考),能够在某种程度上以更低的算力消耗,达到全参数满血大尺寸模型同级别的输出质量。
那么,如何在不牺牲性能的前提下,精简模型以实现成本与质量的平衡呢?另外,“671B“的Deepseek-v3/r1,就一定是所谓的”满血版“吗?
认识模型
我们所谓的“模型”,其实储存的是模型各个节点的参数,包括权重和偏置。通常来说,参数量越大的模型能够存储的信息越多,理论上可以处理更加复杂的任务。每个参数也的确就是一个数,与计算机中的其他数一样,它也具有位数和精度——32位浮点(fp32),16位浮点(fp16),8位整型(int8)等等。更高的精度,以及更大的参数量,都会提升模型的性能需求,也能提升模型的输出质量,但同时也会消耗更多的计算资源。
模型的阉割技术,目的就是在可容忍的范围内,牺牲部分输出质量,换取更大的性能提升。
当然,如果一味地进行阉割,降本增效,以次充好,那么上面这句话也可以说成——模型的阉割,本质上是为了节约成本,牺牲掉输出质量。
模型阉割大法
蒸馏
将一个大型的、性能卓越的模型作为教师模型,另一个参数量较小的基底模型作为学生,让老师教学生,使基底模型学习到教师模型输出的分布特征,以及获取教师模型的部分知识。
当然,需要强调的是,蒸馏后的模型仍然是基底模型,它依赖于教师模型的知识,但仍与之有别。基底模型较小的参数量决定了其固有的上限所在。
我之前开玩笑地举了个例子,虽然不太雅观,但很形象:
把一个馒头往厕所里放两天,馒头会有一股屎味,但你不能说它就是屎——屎味的馒头说到底还是馒头。
量化
量化,就是将模型的参数由高精度缩减为低精度。就像做物理题时那样,c=299792458m/s 能让你猪脑过载,但令 c=3*10^9m/s 你就豁然开朗——当然这么做的后果就是你的计算结果并不那么准确。
当我们将FP32,或者FP16的参数修约到FP8,INT4,甚至二元量化或三元量化(三进制重出人间),能够带来数倍的模型体量缩减与性能提升——当然代价同时是损失输出质量,精度压缩得越激进,损失越明显。
好在与其他神经网络相比,多数的大型语言模型对量化具有一定的鲁棒性,即使进行一定程度量化,输出质量的损失也并不那么显著。这是因为LLM模型通常局部不变性更好,即使某一层出现偏差,也会在后续层中得到修复。
剪枝
果农为了收获品质更好的水果,会将一些发育不良的枝条减去,使有限的营养专注供给健康的果子。神经网络也是同理。偌大的神经网络中,存在着大量看起来不那么重要的神经元或者连接。由于这些连接对于模型的输出贡献极小,但实实在在地消耗了计算性能,通过重要性排序和相关性分析,删去一些”不重要“的参数,就能减小模型体积,提升运行时的性能。
剪枝是缩减模型体积,提升运行时性能的有效手段,结合微调手段重建冗余,合理利用剪枝,可以获得非常好的效果。但是过于激进的剪枝策略会删去大量非0权重,会实实在在地影响模型的泛化能力。
总结
模型的阉割大法不仅只有蒸馏一种,量化和剪枝都是重要的手段,并且都具有便捷性,可以在部署时进行。因此,“671b”参数的deepseek,未必就是满血版,它只声称了671b的参数量,但是参数的精度如何,加载模型时是否离线剪枝,又删去了多少参数,这些问题都会影响模型最终的表现。
阉割大法是双刃剑。各种事实已经证明了阉割模型是时代发展趋势,我们是时候摒弃猛堆参数量和精度的思维了。但同时也必须拒绝一种行为,那就是使用阉割的模型以次充好。下一次,当有商家再宣传自己提供671b”满血“大模型时,你就应当多留个心眼,这真的是满血的模型吗?
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 粉毛红瞳精神病美少女松坂砂糖)
很遗憾,砂糖一年前的预言又一次印证了——力大砖飞的满血超大杯模型正在逐渐失宠。用户们逐渐认识到小型模型结合合理的优化策略(例如CoT、深度思考),能够在某种程度上以更低的算力消耗,达到全参数满血大尺寸模型同级别的输出质量。
那么,如何在不牺牲性能的前提下,精简模型以实现成本与质量的平衡呢?另外,“671B“的Deepseek-v3/r1,就一定是所谓的”满血版“吗?
认识模型
我们所谓的“模型”,其实储存的是模型各个节点的参数,包括权重和偏置。通常来说,参数量越大的模型能够存储的信息越多,理论上可以处理更加复杂的任务。每个参数也的确就是一个数,与计算机中的其他数一样,它也具有位数和精度——32位浮点(fp32),16位浮点(fp16),8位整型(int8)等等。更高的精度,以及更大的参数量,都会提升模型的性能需求,也能提升模型的输出质量,但同时也会消耗更多的计算资源。
模型的阉割技术,目的就是在可容忍的范围内,牺牲部分输出质量,换取更大的性能提升。
当然,如果一味地进行阉割,降本增效,以次充好,那么上面这句话也可以说成——模型的阉割,本质上是为了节约成本,牺牲掉输出质量。
模型阉割大法
蒸馏
将一个大型的、性能卓越的模型作为教师模型,另一个参数量较小的基底模型作为学生,让老师教学生,使基底模型学习到教师模型输出的分布特征,以及获取教师模型的部分知识。
当然,需要强调的是,蒸馏后的模型仍然是基底模型,它依赖于教师模型的知识,但仍与之有别。基底模型较小的参数量决定了其固有的上限所在。
我之前开玩笑地举了个例子,虽然不太雅观,但很形象:
把一个馒头往厕所里放两天,馒头会有一股屎味,但你不能说它就是屎——屎味的馒头说到底还是馒头。
量化
量化,就是将模型的参数由高精度缩减为低精度。就像做物理题时那样,c=299792458m/s 能让你猪脑过载,但令 c=3*10^9m/s 你就豁然开朗——当然这么做的后果就是你的计算结果并不那么准确。
当我们将FP32,或者FP16的参数修约到FP8,INT4,甚至二元量化或三元量化(三进制重出人间),能够带来数倍的模型体量缩减与性能提升——当然代价同时是损失输出质量,精度压缩得越激进,损失越明显。
好在与其他神经网络相比,多数的大型语言模型对量化具有一定的鲁棒性,即使进行一定程度量化,输出质量的损失也并不那么显著。这是因为LLM模型通常局部不变性更好,即使某一层出现偏差,也会在后续层中得到修复。
剪枝
果农为了收获品质更好的水果,会将一些发育不良的枝条减去,使有限的营养专注供给健康的果子。神经网络也是同理。偌大的神经网络中,存在着大量看起来不那么重要的神经元或者连接。由于这些连接对于模型的输出贡献极小,但实实在在地消耗了计算性能,通过重要性排序和相关性分析,删去一些”不重要“的参数,就能减小模型体积,提升运行时的性能。
剪枝是缩减模型体积,提升运行时性能的有效手段,结合微调手段重建冗余,合理利用剪枝,可以获得非常好的效果。但是过于激进的剪枝策略会删去大量非0权重,会实实在在地影响模型的泛化能力。
总结
模型的阉割大法不仅只有蒸馏一种,量化和剪枝都是重要的手段,并且都具有便捷性,可以在部署时进行。因此,“671b”参数的deepseek,未必就是满血版,它只声称了671b的参数量,但是参数的精度如何,加载模型时是否离线剪枝,又删去了多少参数,这些问题都会影响模型最终的表现。
阉割大法是双刃剑。各种事实已经证明了阉割模型是时代发展趋势,我们是时候摒弃猛堆参数量和精度的思维了。但同时也必须拒绝一种行为,那就是使用阉割的模型以次充好。下一次,当有商家再宣传自己提供671b”满血“大模型时,你就应当多留个心眼,这真的是满血的模型吗?
看完觉得有收获,记得点点认可。虽然不知道有啥用但是搞一个玩玩(
当然,我更希望将来能够有更加规范的行业要求——对于自部署的开源模型,商家不能仅仅公布模型的代号和原始参数规模,而应当披露具体的模型哈希、量化位数、剪枝比率和激活参数规模,以保障消费者的知情权。或者,应当允许消费者设定Temperature=0,以自行检查模型的一致性。
就当是我的下一个预言吧,不过我估计这个行业规范至少需要一年的等待时间。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 粉毛红瞳精神病美少女松坂砂糖)
gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21 强的离谱
在数学题方面,有一些问题R1答对,O1不对,O1对R1不对,有些Groq对,有些Groq不对,把这些问题全部给gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21测试,对到完,没有开code execution,还没有测试代码(代码还是用claude 3.7 sonnet吧),没有时间,有时间的佬可以去测试。网页版卡又慢,aistudio比较好
网页版的很烂
如果thinking就不要开code execution了,开code execution回答反而会错
Oceanuo:
用claude测试groq 和 gemini,清一色全部都是gemini获胜
Oceanuo:
Oceanuo:
58 个帖子 - 26 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Oceanuo)
在数学题方面,有一些问题R1答对,O1不对,O1对R1不对,有些Groq对,有些Groq不对,把这些问题全部给gemini-2.0-flash-thinking-exp-01-21测试,对到完,没有开code execution,还没有测试代码(代码还是用claude 3.7 sonnet吧),没有时间,有时间的佬可以去测试。网页版卡又慢,aistudio比较好
网页版的很烂
如果thinking就不要开code execution了,开code execution回答反而会错
Oceanuo:
中文作文/理解题那种需要creative(创意)的,使用Deepseek R1(R1 的幻觉实在是高)
中文搜索或者其他,要根据作文的,不要用deepseek,他会瞎编,用Grok-3
其他的除了代码全部使用 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 01-21
代码用claude 3.7 sonnet
Overall:
math: Gemini
Instruction following: Gemini
Multi Turn: Gemini
Creative Writing: Gemini
Coding: Gemini
hard prompts: Gemini
hard prompts(English): Gemini
Longer Query: Gemini
English: Gemini
Chinese: Gemini
Exclude Ties: Gemini
Exclude Short Query (<5 tokens):Gemini
Exclude Refusal: Gemini
用claude测试groq 和 gemini,清一色全部都是gemini获胜
Oceanuo:
真的很强,我感觉grok 3都没有那么强了
这是Gemini写的中文作文
Oceanuo:
图文检测,google做的应该是最好吧,图内物体等,有关图片的,google做的应该就是最好的吧
58 个帖子 - 26 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Oceanuo)
你们失眠会去上班吗
一晚上没怎么睡着,早上起来还没什么困意,一想到还要去上班就有点难受,请假也不太好请,你们一般是怎么应对失眠的
43 个帖子 - 42 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: godherry)
一晚上没怎么睡着,早上起来还没什么困意,一想到还要去上班就有点难受,请假也不太好请,你们一般是怎么应对失眠的
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提振消费专项行动方案发布,涉及多项措施
提振消费专项行动方案发布中共中央办公厅 国务院办公厅印发《提振消费专项行动方案》_中央有关文件_中国政府网
看到了这条最亮眼
30 个帖子 - 26 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: makeGreat)
提振消费专项行动方案发布中共中央办公厅 国务院办公厅印发《提振消费专项行动方案》_中央有关文件_中国政府网
看到了这条最亮眼
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via LINUX DO - 热门话题 (author: makeGreat)
【抽奖】YouTube家庭组车位
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奖品:YouTube家庭组车位(一个月) ✖️ 3
⏰️ 活动时间:
开始时间:2025-03-17 08:20:00
截止时间:2025-03-17 20:20:00
📝 参与方式:
点赞并在本帖下回复任意内容。
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每位用户仅允许参与一次。
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⚠️ 注意事项:
• 本活动将在活动截止时间后关闭回帖,以确保公平性。
• 中奖者将在活动结束后 2 小时内在本帖公布。
• 所有规则及抽奖结果由活动发起人最终解释。
•需自备未锁区账号(新号即可)与尼区节点(加入时需要)
期待您的积极参与,祝您好运!如有任何疑问,欢迎随时联系抽奖发起人。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: di Li)
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via LINUX DO - 热门话题 (author: di Li)
我一点也不看好Coze和Dify的未来
这两天研究了几家agent平台,发现Coze和Dify这类agent平台的大方向完全错了。
为什么这么说?因为开发范式的发生了根本性改变。
传统程序是什么?
它是流程的集合,按预设路径执行,强调"如何做"
Agent是什么?
它是能力的集合,自主决策和学习,强调"能做什么"
这就解释了为什么工作流模式根本不适配agent。工作流思维本质上是"人类预设全部路径",依然停留在传统程序的开发模式。
真正高效的agent架构是什么样的?
应该像MCP模式:为agent提供丰富工具集,让其自主学习如何选择和组合使用这些工具解决问题。
在agent时代,我们需要放弃用旧思维构建新技术。agent的核心价值在于自适应性和决策能力,而非简单地按图索骥。
18 个帖子 - 15 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: leomzh94)
这两天研究了几家agent平台,发现Coze和Dify这类agent平台的大方向完全错了。
为什么这么说?因为开发范式的发生了根本性改变。
传统程序是什么?
它是流程的集合,按预设路径执行,强调"如何做"
Agent是什么?
它是能力的集合,自主决策和学习,强调"能做什么"
这就解释了为什么工作流模式根本不适配agent。工作流思维本质上是"人类预设全部路径",依然停留在传统程序的开发模式。
真正高效的agent架构是什么样的?
应该像MCP模式:为agent提供丰富工具集,让其自主学习如何选择和组合使用这些工具解决问题。
在agent时代,我们需要放弃用旧思维构建新技术。agent的核心价值在于自适应性和决策能力,而非简单地按图索骥。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: leomzh94)
👍1
开发了一年多,开源等宽字体 Maple Mono 发布 v7.0 正式版
预览 & 字体特性测试: https://font.subf.dev/
GitHub:GitHub - subframe7536/maple-font: Maple Mono: Open source monospace font with round corner, ligatures and Nerd-Font for IDE and terminal, fine-grained customization options. 带连字和控制台图标的圆角等宽字体,中英文宽度完美2:1,细粒度的自定义选项
为什么要做
市面上有这么多优秀的等宽字体,经由专业的设计师设计,看起来整洁美观。但是,当我真正把它们作为主要字体用来写代码时,我发现其中很多的字体总有一些地方让我不太满意,例如:
●
●
●
●
● 很少有等宽字体设计有圆角
● 很少有等宽字体对 Nerd-Font 和 中文 优先支持
因此,我制作了这一款字形整洁、拥有手写风格的斜体、细粒度自定义配置、内置 Nerd-Font、中英文2:1等宽的字体,用于提升自己的工作效率,希望它也能对其他人有所帮助。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Song)
预览 & 字体特性测试: https://font.subf.dev/
GitHub:GitHub - subframe7536/maple-font: Maple Mono: Open source monospace font with round corner, ligatures and Nerd-Font for IDE and terminal, fine-grained customization options. 带连字和控制台图标的圆角等宽字体,中英文宽度完美2:1,细粒度的自定义选项
为什么要做
市面上有这么多优秀的等宽字体,经由专业的设计师设计,看起来整洁美观。但是,当我真正把它们作为主要字体用来写代码时,我发现其中很多的字体总有一些地方让我不太满意,例如:
●
JetBrains Mono 虽然字形设计精炼、排版整齐划一,但是风格有些死板●
Fira Code 虽然有丰富的连字,但是缺少斜体,自动生成的的斜体角度过大●
Victor Mono 虽然具有手写风格的斜体,但是其稍显夸张的风格让我有些难以接受●
Sarasa Gothic 虽然中英文2:1等宽,但是英文部分过于狭窄,阅读体验不太好● 很少有等宽字体设计有圆角
● 很少有等宽字体对 Nerd-Font 和 中文 优先支持
因此,我制作了这一款字形整洁、拥有手写风格的斜体、细粒度自定义配置、内置 Nerd-Font、中英文2:1等宽的字体,用于提升自己的工作效率,希望它也能对其他人有所帮助。
54 个帖子 - 48 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Song)
🆒1
有时候就会觉得生活很没意思
就好比昨晚手机玩着玩着就觉得好没意思,整个人都快抑郁起来了,想想以后的生活,也是大差不差的这个轨迹,就是一天重复万遍,到现在都提不起精神。 🥲 如何解决这个问题呢?
79 个帖子 - 39 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 念倏之)
就好比昨晚手机玩着玩着就觉得好没意思,整个人都快抑郁起来了,想想以后的生活,也是大差不差的这个轨迹,就是一天重复万遍,到现在都提不起精神。 🥲 如何解决这个问题呢?
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 念倏之)
你们有留意自己父母的手机卡套餐吗?我昨天才知道母亲的手机套餐……
5年前结婚后,我就从家里搬出去住了。昨天早上母亲来我家里作客,听见她抱怨手机套餐好贵,流量不够用,因为我知道母亲喜欢刷抖音和发抖音,我心里想,不够用那也正常。我就查询了一下套餐,原来一直在用89元30G流量的套餐,然后下个月自动生效为128元套餐!我就打电话给10086降级为保号,另外给她申请了一张流量卡。殊不知,降级保号套餐需要后面10086再打电话确认,提供手机号和服务密码才可以降级成功。真是恶心!怎么没不见升级套餐的时候也打电话过来确认呢?因为吃完午饭,母亲就要回去了。我妻子写了一张纸条,包含服务密码在里面,让她记得接听电话并且提供服务密码,后面以防万一纸条不见,还用母亲的手机拍一张照片做记录。
所以,佬要多多注意家里长辈的手机套餐啊,发现异常及时给长辈提供协助才可以!
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via LINUX DO - 热门话题 (author: okekrr)
5年前结婚后,我就从家里搬出去住了。昨天早上母亲来我家里作客,听见她抱怨手机套餐好贵,流量不够用,因为我知道母亲喜欢刷抖音和发抖音,我心里想,不够用那也正常。我就查询了一下套餐,原来一直在用89元30G流量的套餐,然后下个月自动生效为128元套餐!我就打电话给10086降级为保号,另外给她申请了一张流量卡。殊不知,降级保号套餐需要后面10086再打电话确认,提供手机号和服务密码才可以降级成功。真是恶心!怎么没不见升级套餐的时候也打电话过来确认呢?因为吃完午饭,母亲就要回去了。我妻子写了一张纸条,包含服务密码在里面,让她记得接听电话并且提供服务密码,后面以防万一纸条不见,还用母亲的手机拍一张照片做记录。
所以,佬要多多注意家里长辈的手机套餐啊,发现异常及时给长辈提供协助才可以!
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一起来当快手阿修💕发现一个教你如何维修的网站ifixit
iFixit
iFixit:免费修理手册
iFixit 是一个以维修为主题的全球性互助社区。从一个一个的设备开始,让我们来一步一个脚印一点一点的修复这个世界。你可以在问题解答论坛和专家一起互动——还可以创建并与全世界分享由你编篡的维修手册。你可以在这里买到所有关于你的 DIY 维修计划的配件及工具,帮助修复好你的苹果或安卓设备。
大家齐心协力写出的包罗万象的免费修理指南。
我们每天帮助成千上万的人修理他们的物品。 每次当我们修理东西时,我们就是在保护环境。
28 个帖子 - 24 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 土豆教主)
iFixit
iFixit:免费修理手册
iFixit 是一个以维修为主题的全球性互助社区。从一个一个的设备开始,让我们来一步一个脚印一点一点的修复这个世界。你可以在问题解答论坛和专家一起互动——还可以创建并与全世界分享由你编篡的维修手册。你可以在这里买到所有关于你的 DIY 维修计划的配件及工具,帮助修复好你的苹果或安卓设备。
大家齐心协力写出的包罗万象的免费修理指南。
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《易》为君子谋,趋吉避凶;若言天命有常,吉何可趋,凶何可避;开章第一义,便说:“‘积善之家,必有余庆。’汝信得及否?”
余信其言,拜而受敬。因将往日之罪,佛前心情发露,为疏一通,先求登科;誓行善事三千条,以报天地祖宗之德。
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【OWB】思路打开,方案自来
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GitHub - wozulong/open-wegram-bot: 【零费用】一个让人呼吸顺畅的 Telegram 双向私聊机器人 🤖 / [Zero Cost] A...
【零费用】一个让人呼吸顺畅的 Telegram 双向私聊机器人 🤖 / [Zero Cost] A Smooth-Operating Two-Way Private Messaging Telegram Bot 🤖
思路必须打开,而且不要藏着掖着,于是就出来了这么个神奇的小东西。
它有多神奇呢?自己去看
代码不长,但思路绝对清奇,自行感受 :tieba_025:
----------------------
你们都默默收下,不帮忙 star 和扩散是吧 :tieba_087:
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Neo)
github.com
GitHub - wozulong/open-wegram-bot: 【零费用】一个让人呼吸顺畅的 Telegram 双向私聊机器人 🤖 / [Zero Cost] A...
【零费用】一个让人呼吸顺畅的 Telegram 双向私聊机器人 🤖 / [Zero Cost] A Smooth-Operating Two-Way Private Messaging Telegram Bot 🤖
思路必须打开,而且不要藏着掖着,于是就出来了这么个神奇的小东西。
它有多神奇呢?自己去看
README 。因为文档是 AI 生成的,我这里就不贴了。代码不长,但思路绝对清奇,自行感受 :tieba_025:
----------------------
你们都默默收下,不帮忙 star 和扩散是吧 :tieba_087:
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250317 三花AI日报:Thera 超分辨率技术; Cohere 开源 Command A;LBM:单步多功能图片风格转换;百度发布文心大模型 4.5 及 X1;米哈游创始人推出AI游戏; 腾讯混元3D模型预告
via LINUX DO - 热门话题 (author: kejun)
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Telegraph
250317 三花AI日报:Thera 超分辨率技术; Cohere 开源 Command A;LBM:单步多功能图片风…
Thera:首个内置物理观测模型的任意尺度超分辨率技术 Thera 是第一个具有内置物理观测模型的任意尺度超分辨率技术,从基准测试来看,性能非常的好。 佬们可以在官方演示上玩一下,提供的几个 demo 效果看起来非常不错 Cohere 开源 Command A:企业级大模型,成本效益超越 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 Command A 是 Cohere 开源的一款专为企业需求优化的大模型,显著降低了硬件成本。 官方宣称,在与 GPT-4o 和 DeepSeek-V3 的对比中,Command…
使用 Grok 公益镜像站,赚个早餐钱
第一步
申请 Google Adsense ,获取广告代码。并通过网站审核,这一步我申请了大半年才通过 🫠
第二步
部署 Grok 镜像站,并将广告代码配置到
开始投放
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第一步
申请 Google Adsense ,获取广告代码。并通过网站审核,这一步我申请了大半年才通过 🫠
第二步
部署 Grok 镜像站,并将广告代码配置到
GOOGLEADS 环境变量中GitHub - dairoot/Grok-Mirror: 🚀 一键部署个人的 Grok 镜像站,支持 Grok2api
开始投放
https://grok.dairoot.cn运营了 七天,平均每天5块钱。早餐钱有着落了💰️
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更新有两条不能使用
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更新有两条不能使用
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今天在学校发现一个野生佬友
这位同学和我一个班,但是今天才发现是佬友😁
一定是老师讲的太无聊了,佬友睡着了😴
180 个帖子 - 105 位参与者
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这位同学和我一个班,但是今天才发现是佬友😁
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